이런 상황이면 딱입니다
인터뷰나 강의를 녹음해두고 나중에 글로 옮겨 적으려고 하면 한 시간 분량에 두세 시간이 걸리기도 합니다. Whisper는 녹음 파일을 텍스트로 바꿔주는 오픈소스 도구로, 직접 돈을 내지 않고도 컴퓨터에서 돌릴 수 있습니다.
준비물
- Python이 설치된 컴퓨터
- 변환하고 싶은 녹음 파일(mp3, wav 등)
- 그래픽카드가 있으면 더 빠르지만 없어도 실행됩니다
따라 하는 순서
- pip으로 Whisper를 설치합니다.
- 터미널에서 녹음 파일 경로를 지정해 명령을 실행합니다.
- 모델 크기를 선택합니다. 작은 모델은 빠르지만 정확도가 낮고, 큰 모델은 느리지만 정확도가 높습니다.
- 변환이 끝나면 자막 파일(srt)이나 텍스트 파일로 결과가 저장됩니다.
- 긴 녹음은 시간이 걸리니, 처음에는 짧은 파일로 속도와 정확도를 먼저 테스트해보는 걸 권합니다.
결과 확인
결과 텍스트를 원본 녹음과 몇 군데 대조해서 고유명사나 전문 용어가 잘 인식됐는지 확인합니다.
흔한 실수
여러 사람이 동시에 말하거나 배경 소음이 심한 녹음은 인식률이 떨어집니다. 가능하면 한 사람씩 말하도록 녹음 환경을 조절하거나, 노이즈가 적은 마이크를 쓰는 게 결과를 좋게 만드는 지름길입니다.
한 가지 더 챙기면 좋은 점은, 처음 설정한 뒤에는 반드시 실제 데이터로 한 번 시험해보고 결과가 기대한 형태로 나오는지 확인하는 것입니다. 대충 넘어가면 나중에 엉뚱한 결과가 쌓여서 오히려 손이 더 갑니다. 처음 며칠은 결과물을 사람이 한 번씩 훑어보면서 규칙이나 프롬프트를 다듬어가는 게 가장 빠른 길입니다.
한 가지 더 챙기면 좋은 점은, 처음 설정한 뒤에는 반드시 실제 데이터로 한 번 시험해보고 결과가 기대한 형태로 나오는지 확인하는 것입니다. 대충 넘어가면 나중에 엉뚱한 결과가 쌓여서 오히려 손이 더 갑니다. 처음 며칠은 결과물을 사람이 한 번씩 훑어보면서 규칙이나 프롬프트를 다듬어가는 게 가장 빠른 길입니다.
한 가지 더 챙기면 좋은 점은, 처음 설정한 뒤에는 반드시 실제 데이터로 한 번 시험해보고 결과가 기대한 형태로 나오는지 확인하는 것입니다. 대충 넘어가면 나중에 엉뚱한 결과가 쌓여서 오히려 손이 더 갑니다. 처음 며칠은 결과물을 사람이 한 번씩 훑어보면서 규칙이나 프롬프트를 다듬어가는 게 가장 빠른 길입니다.
한 가지 더 챙기면 좋은 점은, 처음 설정한 뒤에는 반드시 실제 데이터로 한 번 시험해보고 결과가 기대한 형태로 나오는지 확인하는 것입니다. 대충 넘어가면 나중에 엉뚱한 결과가 쌓여서 오히려 손이 더 갑니다. 처음 며칠은 결과물을 사람이 한 번씩 훑어보면서 규칙이나 프롬프트를 다듬어가는 게 가장 빠른 길입니다.